衣 凡,王 磊,李 博,余尚禹.基于人工神经网络的半潜平台动力定位系统推力分配策略研究[J].海洋工程,2019,37(4):16~26
基于人工神经网络的半潜平台动力定位系统推力分配策略研究
Research on thrust allocation strategy of dynamic positioning system for a semi-submersible platform based on artificial neural network
  
DOI:10.16483/j.issn.1005-9865.2019.04.003
中文关键词:  半潜平台  动力定位  推力分配  推力损失  人工神经网络
英文关键词:semi-submersible platform  positioning mooring system  thrust allocation  thrust efficiency  artificial neural network
基金项目:中国博士后科学基金(2017M621479);海洋工程国家重点实验室开放基金(1717);工信部课题“第七代半潜平台模型试验及技术研究”;工信部高技术船舶科研项目(浮式保障平台工程(二期));国家重点研发计划(2016YFC0303405)
作者单位E-mail
衣 凡 上海交通大学 海洋工程国家重点实验室上海 200240 yifan_mail@sjtu.edu.cn 
王 磊 上海交通大学 海洋工程国家重点实验室上海 200240
高新船舶和深海开发协同创新中心上海 200240 
wanglei@sjtu.edu.cn 
李 博 上海交通大学 海洋工程国家重点实验室上海 200240  
余尚禹 上海交通大学 海洋工程国家重点实验室上海 200240  
摘要点击次数: 39
全文下载次数: 18
中文摘要:
      针对带有禁止角的半潜平台动力定位系统推力分配算法功率较大的问题,提出了一种基于人工神经网络拟合桨—桨干扰推力损失函数的序列二次规划推力分配算法。该方法考虑了半潜平台桨—桨干扰造成的推力损失,引入推力系数来表达推力损失。利用人工神经网络拟合推力系数,将推力损失加入到推力分配的数学模型中,取消了禁止角。采用序列二次规划求解推力分配数学模型。最后以某半潜式钻井平台为例,选取三种浪向角工况进行推力分配仿真模拟,结果显示该算法在高效分配定位所需推力的同时有效减小了功率消耗,应用前景广泛。
英文摘要:
      Aiming at the problem of high-power consumption of traditional algorithm with forbidden angle of dynamic positioning system for a semi-submersible platform, in this paper, a sequential quadratic programming thrust allocation algorithm based on artificial neural network is proposed to fit the thrust efficiency function based on thrust-thrust hydrodynamic interaction. In this method thrust loss caused by thrust-thrust hydrodynamic interaction is considered. Thrust coefficient is introduced to express thrust loss. Artificial neural network is used to fit thrust coefficient. Thrust loss is added to the mathematical model of thrust allocation. Forbidden angle is concealed. Thrust allocation is solved using sequential quadratic programming. This thrust allocation algorithm reduces the power consumption, and has broad application prospects.
查看全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器
关闭
海洋工程  版权所有
地址: 南京虎踞关34号 邮编:210024 电话:025-85829332 E-mail: oe@nhri.cn
苏ICP备05007122号